船舶的航向控制是确保安全航行的关键，传统的控制方法有PID、自适应等。随着相关技术的不断发展和完善，出现大量的控制算法，如模糊控制、神经网络、广义预测控制等，为航向控制提供了更多选择的空间。船舶运动具有非线性的特征，行驶在水面上会受到风浪的影响，若是航向发生改变，运用线性模型无法准确描述系统的动态特性。对此，可以借助SVM逆系统，对船舶航向进行广义预测控制，使船舶保持稳定航行。
The heading control of ships is the key to ensure safe driving. The traditional control methods include PID, self-adaptation, etc. With the continuous development and improvement of related technologies, a large number of control algorithms have appeared, such as fuzzy control, neural network, and generalized prediction. Controls, etc., provide more options for heading control. Ship motion has nonlinear characteristics, and it will be affected by wind and waves when driving on the water. If the heading changes, the dynamic characteristics of the system cannot be accurately described by using a linear model. In this regard, the generalized predictive control of the ship's heading can be carried out with the help of the SVM inverse system, make the ship maintain stable navigation.
2022,44(6): 133-136 收稿日期：2021-11-17
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.06.027
分类号：U675
基金项目：江苏高校“青蓝工程”资助项目（SJS201903-15）
作者简介：刘静(1979 ? )，女，硕士，副教授，研究方向为网络安全、算法优化
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